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摘 要:本发明公开基于UAV与深度学习的尾矿干滩指标识别方法,属于数字图像处理技术领域,用于尾矿干滩指标识别,包括进行研究区域圈定,并规划无人机航线,在无人机上搭载传感器,并设置飞行参数,控制无人机执行飞行任务并获取图像数据;将图像数据和测量控制点位置信息同时输入到摄影测量后处理软件,生成正射影像和数字表面模型;将图像数据转换数据类型格式,结合深度学习网络搭建训练模型,将训练模型、正射影像和数字表面模型输入到水位线和滩顶线判断模型,得到干滩长度坡度。本发明利用神经网络识别干滩长度坡度,自动化程度高,操作简捷方便,降低巡检人员的安全风险和劳动强度,为矿山企业实现减人化提供助力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310572049.3 | 专利名称: | 基于UAV与深度学习的尾矿干滩指标识别方法 |
申请日: | 2023-05-22 | 申请/专利权人 | 山东科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/17搜分类 深度学习 干 UAV搜索 |
公开/公告日: | 2023-08-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116310915B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/08/18 | 授权 | |
2023/07/11 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06V 20/17 专利申请号: 202310572049.3 申请日: 2023.05.22 |
2023/06/23 | 公开 |